一点点魔法，驯服野生Spark

Posted 2022-01-15 麒思妙想

大家好久不见了，最近生活发生了很多变故，同时我也大病了一场，希望一切都尽快好起来吧。今天跟大家分享下Spark吧，谈谈如何修改Spark SQL解析，让其更符合你的业务逻辑。好，我们开始吧...

理论基础

ANTLR

ANLR基础部分，也可以跳转到我的另一篇文章查看更多内容

仅200行代码实现科学计算器，Antlr真是太强大了https://blog.csdn.net/dafei1288/article/details/121561482

Antlr4是一款开源的语法分析器生成工具，能够根据语法规则文件生成对应的语法分析器。现在很多流行的应用和开源项目里都有使用，比如Hadoop、Hive以及Spark等都在使用ANTLR来做语法分析。

ANTLR 语法识别一般分为二个阶段：

1.词法分析阶段 （lexical analysis)

对应的分析程序叫做 lexer ，负责将符号（token）分组成符号类（token class or token type）

2.解析阶段

根据词法，构建出一棵分析树（parse tree）或叫语法树（syntax tree）

ANTLR的语法文件，非常像电路图，从入口到出口，每个Token就像电阻，连接线就是短路点。

语法文件（*.g4）

上面截图对应的语法文件片段，定义了两部分语法，一部分是显示表达式和赋值，另外一部分是运算和表达式定义。

stat:   expr NEWLINE               # printExpr
  |   ID '=' expr NEWLINE         # assign
  |   NEWLINE                     # blank
  ;

expr:   expr op=('*'|'/') expr     # MulDiv
  |   expr op=('+'|'-') expr     # AddSub
  |   INT                         # int
  |   ID                         # id
  |   '(' expr ')'               # parens
  ;

接下来，加上定义词法部分，就能形成完整的语法文件。

完整语法文件：

grammar CalExpr;
​
prog:   stat+ ;
​
stat:   expr NEWLINE                # printExpr
    |   ID '=' expr NEWLINE         # assign
    |   CLEANMEM                    # cleanmem
    |   NEWLINE                     # blank
    ;
​
expr:   expr '!'                    # fac
    |   expr '^' expr               # pow
    |   expr op=('*'|'/') expr      # MulDiv
    |   expr op=('+'|'-') expr      # AddSub
    |   NUMBER                      # number
    |   ID                          # id
    |   '(' expr ')'                # parens
    ;
​
CLEANMEM: 'CLEANMEM';
FAC :   '!' ;
POW :   '^' ;
MUL :   '*' ;
DIV :   '/' ;
ADD :   '+' ;
SUB :   '-' ;
DOT :   '.' ;
ID  :   [a-zA-Z]+ ;
NUMBER :   [0-9]+ (DOT)? [0-9]*;
NEWLINE:'\\r'? '\\n' ;
WS  :   [ \\t]+ -> skip ;

SqlBase.g4

Spark的语法文件，在sql下的catalyst模块里，如下图：

扩展语法定义

一条正常SQL，例如 Select t.id,t.name from t  , 现在我们为其添加一个 JACKY表达式，令其出现在 Select 后面 ，形成一条语句

Select t.id,t.name JACKY(2) from t

我们先看一下正常的语法规则：

 

现在我们添加一个 jackyExpression

jackExpression 本身的规则就是 JACKY加上括号包裹的一个数字

将 JACKY 添加为token

修改语法文件 如下：

jackyExpression
  : JACKY'(' number ')'
  //expression
  ;

namedExpression
  : expression (AS? (identifier | identifierList))?
  ;

namedExpressionSeq
  : namedExpression (',' namedExpression | jackyExpression )*
  ;

扩展逻辑计划

经过上面的修改，就可以测试语法规则，是不是符合预期了，下面是一颗解析树,我们可以看到jackyExpression已经可以正常解析了。

Spark 执行流程

这里引用一张经典的Spark SQL架构图

我们输入的 SQL语句 首先被解析成 Unresolved Logical Pan ，对应的是

给逻辑计划添加遍历方法：

override def visitJackyExpression(ctx: JackyExpressionContext): String = withOrigin(ctx) 
   println("this is astbuilder jacky = "+ctx.number().getText)

   this.jacky = ctx.number().getText.toInt

   ctx.number().getText

再处理namedExpression的时候，添加jackyExpression处理 

  // Expressions.
   val expressions = Option(namedExpressionSeq).toSeq
    .flatMap(_.namedExpression.asScala)
    .map(typedVisit[Expression])


//jackyExpression 处理
   if(namedExpressionSeq().jackyExpression()!=null && namedExpressionSeq().jackyExpression().size() > 0)
     visitJackyExpression(namedExpressionSeq().jackyExpression().get(0))
  

好了，到这里从逻辑计划处理就完成了，有了逻辑计划，就可以在后续物理计划中添加相应的处理逻辑就可以了（还没研究明白... Orz）。

测试

测试用例

public class Case4 
   public static void main(String[] args) 
       CharStream ca = CharStreams.fromString("SELECT `b`.`id`,`b`.`class` JACKY(2) FROM `b` LIMIT 10");
       SqlBaseLexer lexer = new SqlBaseLexer(ca);
       SqlBaseParser sqlBaseParser = new SqlBaseParser(new CommonTokenStream(lexer));
       ParseTree parseTree = sqlBaseParser.singleStatement();

       AstBuilder astBuilder = new AstBuilder();
       astBuilder.visit(parseTree);
       System.out.println(parseTree.toStringTree(sqlBaseParser));
       System.out.println(astBuilder.jacky());
  

执行结果